自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁晉中信息學院《人機交互設計》2025-2026學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、生成對抗網(wǎng)絡（GAN）是一種熱門的人工智能技術。假設要使用GAN生成逼真的圖像，以下關于GAN的描述，正確的是：（）A.GAN由一個生成器和一個判別器組成，它們相互競爭，共同提高生成效果B.生成器的目標是盡量使生成的圖像與真實圖像差異增大，以迷惑判別器C.判別器的能力越強，生成器生成的圖像質量就越差D.GAN只能用于圖像生成，不能應用于其他領域，如音頻生成2、在人工智能的發(fā)展過程中，倫理原則的制定至關重要。假設要制定人工智能倫理原則，以下關于其制定的描述，哪一項是不正確的？（）A.應考慮公平、公正、透明、可解釋等原則，保障公眾利益B.倫理原則應隨著技術的發(fā)展和應用不斷更新和完善C.制定倫理原則只需考慮技術層面的問題，無需考慮社會和文化因素D.廣泛征求各界意見，確保倫理原則的合理性和可行性3、假設要開發(fā)一個能夠在復雜的商業(yè)環(huán)境中進行智能決策支持的人工智能系統(tǒng)，例如投資決策或市場策略制定，以下哪種技術和知識的融合可能是必要的？（）A.數(shù)據(jù)分析和領域專家知識B.機器學習算法和經(jīng)濟學原理C.深度學習模型和管理學理論D.以上都是4、在人工智能的模型評估中，假設已經(jīng)有了訓練集、驗證集和測試集。以下關于使用這些數(shù)據(jù)集的方法，哪一項是不正確的？（）A.在訓練集上訓練模型，在驗證集上調整超參數(shù)，在測試集上評估最終模型的性能B.將訓練集、驗證集和測試集混合在一起進行訓練，以增加數(shù)據(jù)量C.只在訓練集上訓練模型，然后直接在測試集上評估性能D.多次使用測試集來評估模型，以確保結果的可靠性5、在人工智能的圖像生成任務中，生成對抗網(wǎng)絡（GAN）表現(xiàn)出色。假設要生成逼真的人物肖像，以下哪個因素對于生成效果的影響最為關鍵？（）A.判別器的精度B.生成器的網(wǎng)絡結構C.訓練數(shù)據(jù)的質量和多樣性D.優(yōu)化算法的選擇6、在人工智能的模型壓縮中，假設需要在不顯著降低模型性能的前提下減少模型的參數(shù)數(shù)量和計算量。以下哪種方法可以實現(xiàn)這一目標？（）A.剪枝技術，去除不重要的連接和參數(shù)B.量化技術，降低參數(shù)的精度C.知識蒸餾，將大模型的知識傳遞給小模型D.以上都是7、人工智能中的機器學習算法可以分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習等。假設要對一組未標記的數(shù)據(jù)進行分類，以下哪種學習算法可能最為適用？（）A.監(jiān)督學習中的線性回歸算法，通過擬合數(shù)據(jù)的線性關系進行分類B.無監(jiān)督學習中的K-Means聚類算法，自動將數(shù)據(jù)分為不同的簇C.強化學習中的Q-Learning算法，通過與環(huán)境交互學習最優(yōu)策略D.以上算法都不適合對未標記數(shù)據(jù)進行分類8、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質量和數(shù)量對模型的性能有著重要影響。假設要訓練一個高精度的圖像識別模型。以下關于數(shù)據(jù)的描述，哪一項是不準確的？（）A.數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對于模型的泛化能力至關重要B.大量的高質量標注數(shù)據(jù)通常能夠顯著提升模型的性能C.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤對模型的訓練影響不大，可以忽略D.對數(shù)據(jù)進行清洗、預處理和增強等操作可以提高數(shù)據(jù)質量9、人工智能中的多智能體系統(tǒng)是由多個相互作用的智能體組成的。假設在一個物流配送場景中，多個配送車輛作為智能體需要協(xié)同工作以優(yōu)化配送路線。那么，以下關于多智能體系統(tǒng)的特點，哪一項是不正確的？（）A.智能體之間需要進行有效的通信和協(xié)調B.單個智能體的決策會影響整個系統(tǒng)的性能C.多智能體系統(tǒng)總是能夠達到全局最優(yōu)解D.智能體可以具有不同的目標和策略10、人工智能在藝術創(chuàng)作領域也有所涉足，例如音樂生成和圖像創(chuàng)作。以下關于人工智能在藝術創(chuàng)作中的描述，不正確的是（）A.可以根據(jù)給定的風格和主題生成新的音樂作品和圖像B.人工智能創(chuàng)作的藝術作品具有獨特的創(chuàng)新性和表現(xiàn)力C.人工智能在藝術創(chuàng)作中完全取代了人類藝術家的創(chuàng)造力和情感表達D.引發(fā)了關于藝術本質和創(chuàng)造力的思考和討論11、人工智能中的語音識別技術正在改變?nèi)藗兣c計算機的交互方式。假設要開發(fā)一個能夠準確識別不同口音和語速的語音識別系統(tǒng)。以下關于語音識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.特征提取是語音識別中的關鍵步驟，用于將語音信號轉換為可處理的特征向量B.聲學模型和語言模型共同作用，提高語音識別的準確率C.語音識別系統(tǒng)對于背景噪音和多人同時說話的場景能夠輕松應對，不受任何影響D.不斷增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性和規(guī)模，可以改善語音識別系統(tǒng)在復雜場景下的性能12、在人工智能的圖像超分辨率任務中，假設需要將低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像，同時保持圖像的細節(jié)和清晰度。以下哪種方法通常能夠取得較好的效果？（）A.基于深度學習的超分辨率模型，學習圖像的特征和模式B.傳統(tǒng)的插值方法，如雙線性插值C.對低分辨率圖像進行簡單的放大處理D.隨機生成高分辨率圖像13、假設在一個智能教育系統(tǒng)中，需要利用人工智能為學生提供個性化的學習路徑和資源推薦。為了準確評估學生的學習狀態(tài)和需求，以下哪種數(shù)據(jù)和方法可能是重要的？（）A.學習行為數(shù)據(jù)和聚類分析B.知識掌握程度數(shù)據(jù)和回歸分析C.學習偏好數(shù)據(jù)和分類算法D.以上都是14、人工智能在語音識別領域取得了重大進展。假設要開發(fā)一個能夠實時將語音轉換為文字的系統(tǒng)，以下關于語音識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.聲學模型用于分析語音的聲學特征，語言模型用于理解語言的語法和語義B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡在語音識別中能夠提高識別準確率和魯棒性C.語音識別系統(tǒng)在各種環(huán)境和口音條件下都能達到100%的準確率D.對大量不同口音和背景噪音的語音數(shù)據(jù)進行訓練，可以提升系統(tǒng)的適應性15、人工智能在農(nóng)業(yè)領域的應用具有很大的潛力。以下關于人工智能在農(nóng)業(yè)應用的描述，不正確的是（）A.可以通過圖像識別技術監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況和病蟲害B.能夠根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和土壤條件進行精準的灌溉和施肥決策C.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應用受限于農(nóng)村地區(qū)的基礎設施和技術水平，發(fā)展緩慢D.借助智能傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化管理16、在人工智能的強化學習中，探索與利用的平衡是一個關鍵問題。假設一個智能體在一個未知的環(huán)境中學習，既要充分探索新的策略，又要利用已有的有效策略。以下哪種策略在平衡探索與利用方面表現(xiàn)較好？（）A.ε-貪心策略B.基于置信上限的策略C.隨機策略D.固定策略17、在人工智能的圖像識別領域，除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，還有其他一些方法和技術。假設我們要對衛(wèi)星圖像中的地物進行分類，以下哪種方法可能會與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結合使用，以提高分類效果？（）A.支持向量機B.決策樹C.聚類分析D.以上都有可能18、在人工智能的智能客服應用中，需要快速準確地回答用戶的問題。假設用戶的問題類型多樣，包括咨詢、投訴、技術問題等。為了提高智能客服的回答質量和效率，以下哪種技術或策略是重要的？（）A.建立大規(guī)模的問題庫和標準答案B.運用自然語言生成技術生成回答C.引導用戶提出更簡單的問題D.對復雜問題直接拒絕回答19、人工智能在智能客服領域的應用越來越廣泛。以下關于人工智能智能客服的說法，不正確的是（）A.能夠快速回答常見問題，提高客戶服務的響應速度B.可以通過自然語言交互理解客戶的需求和意圖C.智能客服能夠完全替代人工客服，提供同樣優(yōu)質和全面的服務D.仍需要不斷改進和優(yōu)化，以提高回答的準確性和滿意度20、生成對抗網(wǎng)絡（GAN）是一種新興的人工智能技術。假設要使用GAN生成逼真的圖像。以下關于生成對抗網(wǎng)絡的描述，哪一項是不準確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，兩者通過對抗訓練不斷優(yōu)化B.生成器負責生成假樣本，判別器負責判斷樣本的真假C.GAN可以生成具有高度創(chuàng)造性和多樣性的新數(shù)據(jù)D.GAN的訓練過程非常穩(wěn)定，不會出現(xiàn)模式崩潰等問題21、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中的應用越來越普遍。假設要為一個電商平臺開發(fā)推薦系統(tǒng)，以下關于考慮用戶興趣動態(tài)變化的方法，哪一項是最重要的？（）A.定期重新訓練模型，以反映用戶興趣的最新變化B.只根據(jù)用戶的歷史購買記錄進行推薦，不考慮近期行為C.為用戶推薦始終不變的熱門商品，不考慮其個人興趣D.隨機推薦商品，期望能夠滿足用戶的動態(tài)興趣22、在人工智能的算法選擇中，需要根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點進行決策。假設要對大量的文本數(shù)據(jù)進行分類，以下關于算法選擇的描述，哪一項是不正確的？（）A.決策樹算法簡單直觀，適用于處理具有明顯特征差異的文本數(shù)據(jù)B.支持向量機在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較好，可用于高精度的文本分類C.隨機森林算法通過集成多個決策樹，能夠提高分類的穩(wěn)定性和準確性D.選擇算法時只考慮算法的準確性，而無需考慮計算資源和訓練時間的需求23、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，深度學習模型可以輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病變。假設要評估一個深度學習模型在乳腺X光影像診斷中的性能，以下哪個指標是最重要的？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.特異性24、在人工智能的模型訓練中，超參數(shù)的調整是一個關鍵步驟。假設正在訓練一個用于文本生成的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN），以下關于超參數(shù)選擇的方法，哪一項是不太可取的？（）A.基于經(jīng)驗和直覺，隨機選擇一組超參數(shù)進行試驗B.使用網(wǎng)格搜索或隨機搜索等方法，系統(tǒng)地嘗試不同的超參數(shù)組合C.借鑒已有的相關研究和實踐中常用的超參數(shù)設置D.利用自動超參數(shù)調整工具，如Hyperopt，根據(jù)驗證集的性能自動尋找最優(yōu)超參數(shù)25、深度學習模型在圖像識別、語音識別等領域取得了巨大的成功，但也面臨著過擬合、計算資源需求大等挑戰(zhàn)。假設要訓練一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡來識別各種動物的圖像，然而數(shù)據(jù)量有限，為了避免過擬合同時提高模型的性能，以下哪種方法最為有效？（）A.增加網(wǎng)絡層數(shù)B.減少訓練輪數(shù)C.使用數(shù)據(jù)增強技術D.降低學習率26、在人工智能的語音處理領域，語音合成技術旨在生成自然流暢的人類語音。假設要開發(fā)一個能夠為有聲讀物生成逼真語音的系統(tǒng)，需要考慮語音的韻律、語調等因素。以下哪種語音合成方法在生成高質量、富有表現(xiàn)力的語音方面表現(xiàn)更為突出？（）A.拼接式語音合成B.參數(shù)式語音合成C.基于深度學習的端到端語音合成D.基于規(guī)則的語音合成27、強化學習是人工智能中的一種學習方法，常用于訓練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設一個機器人需要通過強化學習來學習如何在復雜的環(huán)境中行走而不摔倒。以下關于強化學習的描述，哪一項是不正確的？（）A.智能體通過與環(huán)境進行交互，根據(jù)獲得的獎勵來調整自己的行為策略B.強化學習需要大量的試驗和錯誤來找到最優(yōu)策略，計算成本較高C.可以用于解決連續(xù)動作空間和高維度狀態(tài)空間的問題D.強化學習不需要對環(huán)境有任何先驗知識，完全依靠隨機探索來學習28、人工智能在農(nóng)業(yè)領域的應用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質量。假設要開發(fā)一個系統(tǒng)來監(jiān)測農(nóng)田中的病蟲害情況，需要能夠準確識別病蟲害的類型和嚴重程度。以下哪種圖像分析技術和機器學習算法的組合在這個任務中最為有效？（）A.圖像分割技術結合決策樹算法B.目標檢測技術結合支持向量機算法C.特征提取技術結合樸素貝葉斯算法D.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結合隨機森林算法29、在人工智能的推薦系統(tǒng)中，例如為用戶推薦電影、音樂或商品，需要考慮用戶的歷史行為、偏好和當前的情境信息。假設一個用戶的興趣偏好經(jīng)常變化，以下哪種方法能夠更好地適應這種動態(tài)的用戶偏好？（）A.基于協(xié)同過濾的推薦，依賴其他用戶的行為B.基于內(nèi)容的推薦，分析物品的特征C.混合推薦，結合多種推薦方法D.始終使用固定的推薦策略，不進行調整30、人工智能在智能交通系統(tǒng)中的應用包括交通流量預測和智能信號燈控制等。假設要優(yōu)化一個城市的交通信號燈系統(tǒng)，以下關于智能交通中的人工智能應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠歷史交通數(shù)據(jù)就能實現(xiàn)最優(yōu)的信號燈控制策略，無需考慮實時交通狀況B.人工智能算法在交通流量預測中總是能夠準確預測未來的交通狀況，不受突發(fā)情況的影響C.結合實時交通數(shù)據(jù)、傳感器信息和深度學習算法，可以動態(tài)優(yōu)化交通信號燈控制，提高交通效率D.智能交通系統(tǒng)中的人工智能應用會導致交通管理的復雜性增加，不如傳統(tǒng)方法可靠二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過強化學習訓練一個智能體在模擬的游戲環(huán)境中進行策略調整和優(yōu)化，提高游戲的難度和挑戰(zhàn)性。2、（本題5分）通過強化學習訓練一個智能體在模擬的環(huán)境中進行資源分配和調度，提高資源利用效率和系統(tǒng)性能。3、（本題5分）利用Python的TensorFlow框架，構建一個基于生成對抗網(wǎng)絡（GAN）的圖像修復模型，能夠修復大面積損壞的圖像。4、（本題5分）基于Python的Scikit-learn庫，運用主成分分析（PCA）對一個高維的基因表達數(shù)據(jù)集進行降維，并使用降維后的數(shù)據(jù)進行分類任務。評估降維對分類性能的影響。5、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，構建一個長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）模型，用于對股票價格時間序列進行預測。分析數(shù)